名義尺度

性別、血液型、都道府県のように、区別や分類のためだけに値を割り当てる尺度。番号を割り当てても大小や順序に意味はなく、集計できるのは度数や割合、代表値は最頻値に限られる。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や要因分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と、複数の重回帰分析がある。将来の予測やデータ分析に広く用いられる。

2つの変数間に見られる関連性の度合い。正の相関（一方が増えると他方も増える）と負の相関（一方が増えると他方は減る）がある。相関があっても因果関係があるとは限らない点に注意が必要。

統計的な調査や分析の対象となるデータ全体の集合。調査対象の全体を指し、全数調査が困難な場合は母集団から標本を抽出して推定を行う。

母集団から一部のデータ（標本）を取り出すこと。無作為抽出（ランダムサンプリング）が基本で、標本の特性から母集団の特性を推定する統計的推測の基礎となる。

ある仮説が統計的に正しいかどうかを、データに基づいて判定する手法。帰無仮説と対立仮説を立て、有意水準を設定してデータの検定統計量から判定を行う。

仮説検定において、帰無仮説を棄却する基準となる確率。一般的に5%（0.05）や1%（0.01）が用いられる。有意水準以下の確率で起こる事象が観測された場合、帰無仮説を棄却する。